Los ingenieros de EE. UU. Idearon una forma de aumentar la rentabilidad de la extracción de bitcoins en un 30%

El Dr. Rakesh Kumar de la Universidad de Illinois en Urban-Champaign en su trabajo " Minería de Bitcoin con aproximación " describió un mecanismo por el cual puede aumentar las ganancias de la minería de bitcoins en un 30%, en términos de una unidad de potencia de procesador gastada. El método se basa en el uso de cálculos aproximados: si se permite que aparezca un pequeño número de errores, la eficiencia del cálculo resultante aumenta.

Los cálculos aproximados se usan a menudo en la ciencia para simplificar los cálculos matemáticos. El Dr. Kumar calculó que usando hierro, que cuenta con una precisión determinada, pero no del 100%, es posible aumentar la eficiencia minera en un 30%.

Al extraer bitcoins, es necesario calcular hashes a partir de ciertos valores iniciales. Es necesario obtener un hash de cierto tipo, y dado que es imposible predecir el tipo de hash antes de su cálculo, es necesario realizar cálculos y, por lo tanto, demostrar que se ha gastado el tiempo del procesador.

Debido al aumento constante planeado en la complejidad de los cálculos de bitcoin, los mineros cambiaron gradualmente de CPU a GPU, FPGA o ASIC. Un aumento en la complejidad requiere un aumento en el consumo de energía del procesador. Kumar y sus alumnos pensaron: ¿es posible comprender la tecnología minera y reducir el consumo de energía, aumentando las ganancias?

Como resultado, recurrieron a la idea de cálculos aproximados. Según Kumar, bastantes aplicaciones que se ejecutan en una computadora, por ejemplo, la visualización,
pueden funcionar con cálculos que no son 100% precisos. Dichos programas son resistentes a errores y pueden funcionar fácilmente incluso en hardware inexacto. Los investigadores han descubierto que la minería de bitcoins tiene las mismas propiedades y "perdona" algunas inexactitudes.

Los investigadores encontraron que el procesador, que se requiere para garantizar el 100% de precisión de las operaciones, en algunos casos consume 2 veces más energía que el procesador, que debe producir el 99% de precisión.

La minería de Bitcoin se puede realizar en varios procesos paralelos, y el hierro utilizado para esto consiste en módulos independientes. Si uno de los módulos comete un error, no afecta el trabajo de otros.

Como explica Kumar, los errores de minería pueden ser de dos tipos: la decisión correcta, que se consideró erróneamente incorrecta (falso negativo), y el error equivocado equivocado por el correcto (falso positivo). Dado que la probabilidad de encontrar la solución correcta es muy pequeña, se pueden descuidar los falsos positivos, serán pocos. Y de todos modos, aún pueden enviarse a la red; de todos modos, otros mineros lo verificarán y filtrarán al actualizar la cadena de bloques. Y una decisión negativa falsa es una oportunidad perdida, la decisión correcta que no se ha implementado.

El Dr. Kumar argumenta que el uso de hierro, que cuenta aproximadamente hash, le permitirá empacar más módulos en el mismo espacio que el hierro normal. Como resultado, el tiempo para calcular el hash se reduce a la mitad: el minero puede generar el doble de hash por unidad de tiempo. Debido a errores periódicos, el rendimiento real aumenta en aproximadamente un 30%.

Basado en su trabajo, el Dr. Kumar hará un informe en junio de 2016 en una conferencia sobre diseño de electrónica y automatización.

Source: https://habr.com/ru/post/es390519/